K 次学习的一种非常常见的方法是训练具有相关任务的大型模型，而我们为此拥有大型数据集。 然后，通过 K 次特定任务对该模型进行微调。 因此，来自大型数据集的知识被*提炼为*到模型中，这仅从几个示例中增加了对新相关任务的学习。 2003 年，Bakker 和 Heskes 提出了一种用于 K 次学习的概率模型，其中所有任务共享一个公共特征提取器，但具有各自的线性分类器，其中仅包含几个特定于任务的参数。
K 次学习的一种非常常见的方法是训练具有相关任务的大型模型，而我们为此拥有大型数据集。 然后，通过 K 次特定任务对该模型进行微调。 因此，来自大型数据集的知识被*提炼为*到模型中，这仅从几个示例中增加了对新相关任务的学习。 2003 年，Bakker 和 Heskes 提出了一种用于 K 次学习的概率模型，其中所有任务共享一个公共特征提取器，但具有各自的线性分类器，其中仅包含几个特定于任务的参数。
要总体上了解有关`torch::ones`和 PyTorch C++ API 之类的功能的更多信息，请参阅[这个页面](https://pytorch.org/cppdocs)上的文档。 PyTorch C++ API 提供了与 Python API 几乎相同的功能，使您可以像在 Python 中一样进一步操纵和处理张量。
要总体上了解有关`torch::ones`和 PyTorch C++ API 之类的功能的更多信息，请参阅[这个页面](https://pytorch.org/cppdocs)上的文档。 PyTorch C++ API 提供了与 Python API 几乎相同的功能，使您可以像在 Python 中一样进一步操纵和处理张量。
@@ -24,7 +24,7 @@ PyTorch C++ 前端是 PyTorch 机器学习框架的纯 C++ 接口。 虽然 PyTo
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@@ -24,7 +24,7 @@ PyTorch C++ 前端是 PyTorch 机器学习框架的纯 C++ 接口。 虽然 PyTo
***低延迟系统**：您可能希望在具有高每秒帧数和低延迟要求的纯 C++ 游戏引擎中进行强化学习研究。 与 Python 库相比，使用纯 C++ 库更适合这种环境。 由于 Python 解释器的缓慢性，Python 可能根本无法处理。
***低延迟系统**：您可能希望在具有高每秒帧数和低延迟要求的纯 C++ 游戏引擎中进行强化学习研究。 与 Python 库相比，使用纯 C++ 库更适合这种环境。 由于 Python 解释器的缓慢性，Python 可能根本无法处理。
***高度多线程环境**：由于全局解释器锁定（GIL），Python 一次不能运行多个系统线程。 多处理是一种替代方法，但可伸缩性却不如它，并且存在很多缺点。 C++ 没有这样的约束，线程易于使用和创建。 需要重型并行化的模型，例如[深度神经演化](https://eng.uber.com/deep-neuroevolution/)中使用的模型，可以从中受益。
***高度多线程环境**：由于全局解释器锁定（GIL），Python 一次不能运行多个系统线程。 多处理是一种替代方法，但可伸缩性却不如它，并且存在很多缺点。 C++ 没有这样的约束，线程易于使用和创建。 需要重型并行化的模型，例如[深度神经演化](https://eng.uber.com/deep-neuroevolution/)中使用的模型，可以从中受益。
***现有 C++ 代码库**：您可能是现有 C++ 应用程序的所有者，该应用程序从事从后端服务器中的网页服务到照片编辑软件中的 3D 图形渲染等所有工作，并且希望将机器学习方法集成到您的系统中。 C++ 前端使您可以继续使用 C++，并避免在 Python 和 C++ 之间来回绑定的麻烦，同时保留了传统 PyTorch（Python）体验的大部分灵活性和直观性。
***现有 C++ 代码库**：您可能是现有 C++ 应用的所有者，该应用从事从后端服务器中的网页服务到照片编辑软件中的 3D 图形渲染等所有工作，并且希望将机器学习方法集成到您的系统中。 C++ 前端使您可以继续使用 C++，并避免在 Python 和 C++ 之间来回绑定的麻烦，同时保留了传统 PyTorch（Python）体验的大部分灵活性和直观性。
C++ 前端无意与 Python 前端竞争。 它是对它的补充。 我们知道研究人员和工程师都喜欢 PyTorch，因为它具有简单，灵活和直观的 API。 我们的目标是确保您可以在所有可能的环境（包括上述环境）中利用这些核心设计原则。 如果这些场景中的一种很好地描述了您的用例，或者您只是感兴趣或好奇，请在以下段落中继续研究 C++ 前端。
C++ 前端无意与 Python 前端竞争。 它是对它的补充。 我们知道研究人员和工程师都喜欢 PyTorch，因为它具有简单，灵活和直观的 API。 我们的目标是确保您可以在所有可能的环境（包括上述环境）中利用这些核心设计原则。 如果这些场景中的一种很好地描述了您的用例，或者您只是感兴趣或好奇，请在以下段落中继续研究 C++ 前端。
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@@ -32,9 +32,9 @@ C++ 前端无意与 Python 前端竞争。 它是对它的补充。 我们知道
C++ 前端试图提供一个与 Python 前端尽可能接近的 API。 如果您对 Python 前端有丰富的经验，并且问过自己“我如何使用 C++ 前端 X？”，请像在 Python 中那样编写代码，而且大多数情况下，相同的函数和方法也可以在 C++ 中使用 就像在 Python 中一样（只记得用双冒号替换点）。
C++ 前端试图提供一个与 Python 前端尽可能接近的 API。 如果您对 Python 前端有丰富的经验，并且问过自己“我如何使用 C++ 前端 X？”，请像在 Python 中那样编写代码，而且大多数情况下，相同的函数和方法也可以在 C++ 中使用 就像在 Python 中一样（只记得用双冒号替换点）。
## 编写基本应用程序
## 编写基本应用
首先，编写一个最小的 C++ 应用程序，以验证我们是否在同一页面上了解我们的设置和构建环境。 首先，您需要获取 *LibTorch* 发行版的副本-我们现成的 zip 归档文件，其中打包了使用 C++ 前端所需的所有相关标头，库和 CMake 构建文件。 LibTorch 发行版可从 [PyTorch 网站](https://pytorch.org/get-started/locally/)下载，适用于 Linux，MacOS 和 Windows。 本教程的其余部分将假定基本的 Ubuntu Linux 环境，但是您也可以在 MacOS 或 Windows 上随意进行操作。
首先，编写一个最小的 C++ 应用，以验证我们是否在同一页面上了解我们的设置和构建环境。 首先，您需要获取 *LibTorch* 发行版的副本-我们现成的 zip 归档文件，其中打包了使用 C++ 前端所需的所有相关标头，库和 CMake 构建文件。 LibTorch 发行版可从 [PyTorch 网站](https://pytorch.org/get-started/locally/)下载，适用于 Linux，MacOS 和 Windows。 本教程的其余部分将假定基本的 Ubuntu Linux 环境，但是您也可以在 MacOS 或 Windows 上随意进行操作。
TorchScript 的一项有用功能是能够将模型序列化到磁盘文件中。 该文件可以通过有线方式发送，存储在文件系统中，或者更重要的是，可以动态反序列化和执行，而无需保留原始源代码。 这在 Python 中是可能的，但在 C++ 中也是可能的。 为此，PyTorch [提供了纯 C++ API](https://pytorch.org/cppdocs/)，用于反序列化以及执行 TorchScript 模型。 如果您还没有的话，请阅读[在 C++ 中加载和运行序列化 TorchScript 模型](https://pytorch.org/tutorials/advanced/cpp_export.html)的教程，接下来的几段将基于该教程构建。
TorchScript 的一项有用功能是能够将模型序列化到磁盘文件中。 该文件可以通过有线方式发送，存储在文件系统中，或者更重要的是，可以动态反序列化和执行，而无需保留原始源代码。 这在 Python 中是可能的，但在 C++ 中也是可能的。 为此，PyTorch [提供了纯 C++ API](https://pytorch.org/cppdocs/)，用于反序列化以及执行 TorchScript 模型。 如果您还没有的话，请阅读[在 C++ 中加载和运行序列化 TorchScript 模型](https://pytorch.org/tutorials/advanced/cpp_export.html)的教程，接下来的几段将基于该教程构建。
简而言之，即使从文件反序列化并以 C++ 运行，也可以像常规`torch`运算符一样执行自定义运算符。 唯一的要求是将我们先前构建的自定义运算符共享库与执行模型的 C++ 应用程序链接。 在 Python 中，只需调用`torch.ops.load_library`即可。 在 C++ 中，您需要在使用的任何构建系统中将共享库与主应用程序链接。 下面的示例将使用 CMake 展示这一点。
简而言之，即使从文件反序列化并以 C++ 运行，也可以像常规`torch`运算符一样执行自定义运算符。 唯一的要求是将我们先前构建的自定义运算符共享库与执行模型的 C++ 应用链接。 在 Python 中，只需调用`torch.ops.load_library`即可。 在 C++ 中，您需要在使用的任何构建系统中将共享库与主应用链接。 下面的示例将使用 CMake 展示这一点。
注意
注意
从技术上讲，您还可以在运行时将共享库动态加载到 C++ 应用程序中，就像在 Python 中一样。 在 Linux 上，可以使用`dlopen`来执行此操作。 在其他平台上也存在等效项。
从技术上讲，您还可以在运行时将共享库动态加载到 C++ 应用中，就像在 Python 中一样。 在 Linux 上，可以使用`dlopen`来执行此操作。 在其他平台上也存在等效项。
在上面链接的 C++ 执行教程的基础上，让我们从一个最小的 C++ 应用程序开始，在与自定义运算符不同的文件夹中的`main.cpp`文件中，该文件加载并执行序列化的 TorchScript 模型：
在上面链接的 C++ 执行教程的基础上，让我们从一个最小的 C++ 应用开始，在与自定义运算符不同的文件夹中的`main.cpp`文件中，该文件加载并执行序列化的 TorchScript 模型：
本教程向您介绍了如何在 C++ 中实现自定义 TorchScript 运算符，如何将其构建到共享库中，如何在 Python 中使用它来定义 TorchScript 模型以及如何将其加载到 C++ 应用程序中以进行推理工作负载。 现在，您可以使用与第三方 C++ 库进行接口的 C++ 运算符扩展 TorchScript 模型，编写自定义的高性能 CUDA 内核，或实现任何其他需要 Python，TorchScript 和 C++ 之间的界线才能平稳融合的用例。
本教程向您介绍了如何在 C++ 中实现自定义 TorchScript 运算符，如何将其构建到共享库中，如何在 Python 中使用它来定义 TorchScript 模型以及如何将其加载到 C++ 应用中以进行推理工作负载。 现在，您可以使用与第三方 C++ 库进行接口的 C++ 运算符扩展 TorchScript 模型，编写自定义的高性能 CUDA 内核，或实现任何其他需要 Python，TorchScript 和 C++ 之间的界线才能平稳融合的用例。
